Negli ultimi anni, il tracciamento dei dati nel marketing è stato soggetto a un’evoluzione rapida e profonda, trainata da cambiamenti normativi e tecnologici significativi. La gestione dei dati e l’analisi del comportamento degli utenti sono sempre stati centrali nelle strategie di marketing, ma il panorama attuale richiede un approccio più sofisticato e conforme alle normative sulla privacy. Questo articolo analizza i principali approcci al tracciamento — client-side, server-side e first-party — evidenziandone le peculiarità, i vantaggi e le sfide nel contesto del marketing moderno.
Il tracciamento client-side: le fondamenta del marketing digitale
Il tracciamento client-side rappresenta il punto di partenza tradizionale per la raccolta dei dati. Si basa sull’utilizzo di un pixel installato su un sito web, che raccoglie informazioni direttamente dal browser dell’utente. Questo approccio è stato per anni lo standard per piattaforme come Google Analytics, Meta e Google Ads. La semplicità di implementazione, grazie a strumenti come Google Tag Manager (GTM), ha reso il client-side accessibile anche alle aziende meno strutturate.
Con l’introduzione del GDPR e di normative analoghe in altre regioni del mondo, è diventato indispensabile ottenere il consenso esplicito degli utenti per raccogliere e utilizzare i loro dati. Questo cambiamento ha richiesto un adattamento significativo degli strumenti di tracciamento, portando allo sviluppo di funzionalità come la consent mode, che consente di rispettare i consensi degli utenti riducendo al contempo la perdita di dati, e l’enhanced conversions, che migliorano la capacità di attribuire correttamente le conversioni sfruttando dati integrati e anonimizzati. Questi strumenti rappresentano soluzioni tecnologiche avanzate per affrontare la sfida di conciliare la tutela della privacy con la necessità di un tracciamento efficace, riducendo al minimo la perdita di dati imputabile alla progressiva eliminazione dei cookie di terza parte. Tuttavia, l’efficacia del tracciamento client-side sta progressivamente diminuendo, a causa di limitazioni tecniche e normative che lo rendono meno affidabile e completo.
L’ascesa del tracciamento server-side: una risposta alle sfide normative
Il tracciamento server-side è emerso come un’alternativa più robusta e versatile al client-side. Questo approccio prevede l’invio dei dati a un server intermedio controllato dall’azienda prima che vengano trasmessi alle piattaforme di analisi o pubblicità. Sebbene la componente client-side resti necessaria per raccogliere i dati iniziali, il server-side consente di arricchire, filtrare o modificare le informazioni prima della loro trasmissione.
L’introduzione del server-side è stata accelerata dalla necessità di rispettare normative più rigide, come la caduta del Privacy Shield tra Europa e Stati Uniti, che ha imposto nuovi standard per il trasferimento dei dati personali. Oltre a migliorare la conformità normativa, il tracciamento server-side offre diversi vantaggi tecnici:
- Migliore qualità dei dati: È possibile eliminare o mascherare informazioni sensibili per garantire una maggiore privacy.
- Maggiore stabilità: I dati trasmessi tramite server-side sono meno soggetti a blocchi da parte di browser o ad-blocker.
- Ottimizzazione delle performance: Il caricamento del sito può risultare più rapido, riducendo i tempi di risposta e migliorando l’esperienza utente.
Nonostante i vantaggi, il tracciamento server-side richiede competenze tecniche più avanzate e infrastrutture dedicate. Inoltre, la configurazione iniziale può essere complessa e costosa, rendendo questo approccio più adatto a organizzazioni di medie e grandi dimensioni.
Il tracciamento first-party: una nuova frontiera per il marketing basato sui dati
Il graduale abbandono dei cookie di terza parte e l'inasprimento delle normative sulla privacy stanno rendendo il tracciamento first-party una componente centrale nel futuro del marketing basato sui dati. Questo approccio si concentra sulla raccolta e gestione dei dati proprietari dell’azienda, provenienti da fonti diverse, sia online che offline. La chiave del tracciamento first-party è la creazione di un database unico che centralizzi tutte le informazioni raccolte. Questo database deve garantire:
- Pulizia e organizzazione dei dati, le informazioni devono essere accurate, coerenti e pronte per l’utilizzo.
- Adozione di un approccio “data choice”, per selezionare solo i dati rilevanti per specifiche strategie di marketing.
Un aspetto fondamentale del tracciamento first-party è l’“identity resolution”, ovvero la riconciliazione di dati provenienti da diverse fonti utilizzando un identificatore unico, come un indirizzo email o un customer ID. Ad esempio, un cliente che utilizza una carta fedeltà in negozio può essere collegato al suo profilo online tramite il medesimo indirizzo email, permettendo un’analisi integrata del comportamento.
La gestione centralizzata dei dati consente alle aziende di inviarli alle piattaforme pubblicitarie e analitiche in modo più controllato. Questo riduce la dipendenza dagli algoritmi “black-box” delle piattaforme stesse, offrendo maggior controllo sui segnali utilizzati per ottimizzare le campagne.
Pro e contro degli approcci al tracciamento
Ogni approccio presenta vantaggi e svantaggi specifici che ne influenzano l’adozione e l’efficacia.
Pro del client-side:
- Facilità di implementazione: Grazie a strumenti come WordPress o Shopify, configurare un tracciamento è semplice e rapido. Google Tag Manager ha ulteriormente semplificato la gestione di pixel multipli.
- Accessibilità: Adatto anche a piccole e medie imprese con limitate risorse tecniche.
Contro del client-side:
- Perdita di dati: Tecnologie come l’ITP di Safari e il calo dei cookie di terza parte riducono significativamente la capacità di raccolta.
- Visione limitata: Raccoglie solo i comportamenti osservabili sul sito web, senza integrare fonti offline.
Pro del server-side:
- Stabilità: La connessione server-to-server riduce la perdita di dati causata da interruzioni client-side.
- Controllo dei dati: Permette di filtrare o arricchire i dati prima della loro trasmissione.
Contro del server-side:
- Complessità: Richiede competenze tecniche e infrastrutture dedicate.
- Visione parziale: Pur migliorando la stabilità, rimane limitato ai dati raccolti online.
Pro del first-party tracking:
- Visione completa: Integra dati online e offline per una comprensione più ampia del cliente.
- Preparazione all’AI: Facilita l’applicazione di modelli predittivi e di arricchimento basati su intelligenza artificiale.
Contro del first-party tracking:
- Barriere tecniche: Richiede l’integrazione di dati da CRM, ERP e altre fonti aziendali.
- Costi iniziali elevati: Implementare infrastrutture adeguate può risultare oneroso.
AI Readiness e il futuro del tracciamento
Essere pronti per l’AI significa avere dati di alta qualità e accessibili. Il client-side, con la sua limitata capacità di raccolta, non soddisfa i requisiti per implementare algoritmi predittivi avanzati. Il server-side rappresenta un miglioramento, ma è l’approccio first-party a garantire la vera readiness per l’intelligenza artificiale. Centralizzando i dati in un database unico, le aziende possono modellare e inviare segnali di alta qualità alle piattaforme esterne, ottimizzando le campagne e migliorando le performance complessive.
Conclusione
il panorama del tracciamento sta cambiando rapidamente. Le aziende devono adattarsi per rimanere competitive, scegliendo gli approcci più adatti alle proprie esigenze e investendo in tecnologie che garantiscano conformità, efficienza e scalabilità nel lungo termine.
In ByTek aiutiamo le aziende ad attuare l’approccio first-party, che è alla base della Bytek Prediction Platform. Il processo prevede una fase di onboarding in cui vengono discussi gli obiettivi aziendali che il cliente desidera raggiungere. I KPI principali e i punti fondamentali del ciclo di vendita vengono identificati, mappando tutti i touchpoint rilevanti per la strategia. Questo passaggio risulta cruciale per definire le sorgenti di dati disponibili e concentrare tutte le informazioni in un database unico.
Durante la fase di onboarding, lo stack martech esistente del cliente viene esaminato, analizzando le tecnologie già in uso per la raccolta dei dati. Una volta centralizzati, i dati vengono sottoposti a pulizia, organizzazione e preparazione per la successiva fase di modellazione.
Nella fase successiva, denominata data modeling, vengono applicati modelli di intelligenza artificiale ai dati raccolti. Poiché non esiste un unico modello valido per tutte le situazioni, gli algoritmi più adatti vengono selezionati in base alle esigenze specifiche dell’azienda. La Bytek Prediction Platform viene configurata e personalizzata per ottimizzare le performance.
Dopo il completamento della modellazione, le destinazioni dei dati vengono definite, identificando le piattaforme di analisi e pubblicità in cui inviare i dati trasformati. Questo processo garantisce che le campagne siano alimentate con informazioni di alta qualità, aumentando l’efficacia delle strategie di marketing.
Bytek Prediction Platform rappresenta una soluzione avanzata per superare le limitazioni dei metodi di tracciamento tradizionali, integrando dati da fonti eterogenee e offrendo una visione unificata e dettagliata del cliente. Grazie agli algoritmi built-in, configurati dal team di marketing science per rispondere alle specifiche esigenze aziendali, la piattaforma supporta le aziende nel migliorare le performance delle conversioni, ottimizzare le strategie pubblicitarie e abbracciare un futuro guidato dall’intelligenza artificiale.
